Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张宏伦 著

图书标签:

• Python
• 数据工程
• 全栈
• 视频教程
• 数据分析
• 数据挖掘
• ETL
• 大数据
• 机器学习
• 开发实战

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115468697

版次：1

商品编码：12257465

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：350

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　1.上海交通大学机器学习、人工智能专家亲笔力作。
　　2.超过900分钟的全程视频讲解，扫一扫二维码，跟着视频轻松学。
　　3.网易云课堂同名人气课程，全部五星好评。

内容简介

　　本书首先介绍了数据工程和Python语法，随后讲解如何获取和存储数据，并实现简单的静态可视化。文本作为一种极其重要的数据类型，也单独列出一章进行讨论。之后读者将学习到关于Web建站的一些基础和进阶知识，并基于多种工具完成丰富的动态可视化。这本书选取了机器学习和深度学习两大热门领域的核心内容，为读者进一步实现数据价值的深度分析和挖掘打下坚实基础。

作者简介

　　张宏伦
　　上海交通大学电子系，研究方向为机器学习、人工智能和自然语言理解，宏伦工作室创始人。
　　爱好数据，具有金融、交通、气象、新闻、法律等多个领域的数据分析和项目开发经验。业余时间热衷参加各类数据赛事，曾获得首届拍拍贷魔镜杯数据产品大赛金奖、天池公益云图数据可视化大赛铜奖、上海BOT大数据应用大赛二等奖等。
　　乐于分享，自制的《全栈数据工程师养成攻略》系列视频教程，在网易云课堂和好大学在线等多家慕课平台上获得了广泛肯定和好评。

目录

第1章 写在前面
1.1 数据工程和编程语言
1.1.1 如何玩转数据
1.1.2 关于编程语言
1.2 带好装备——Python和Sublime
1.2.1 Python
1.2.2 Sublime
1.2.3 运行Python代码的方法
1.2.4 Hello World
1.3 数据结构和常见类型
1.3.1 数据的结构
1.3.2 数据的类型

第2章 学会Python
2.1 Python基础语法
2.1.1 Python的特点
2.1.2 中文编码
2.1.3 变量
2.1.4 注释
2.1.5 保留名
2.1.6 行和缩进
2.1.7 运算符
2.1.8 条件
2.1.9 循环
2.1.10 时间
2.1.11 文件
2.1.12 异常
2.1.13 函数
2.1.14 补充内容
2.2 实战：西游记用字统计
2.2.1 数据
2.2.2 目标
2.2.3 步骤
2.2.4 总结

第3章 获取数据
3.1 HTTP请求和chrome
3.1.1 访问一个链接
3.1.2 Chrome浏览器
3.1.3 HTTP
3.1.4 URL类型
3.2 使用Python获取数据
3.2.1 urllib2
3.2.2 GET请求
3.2.3 POST请求
3.2.4 处理返回结果
3.3 实战：爬取豆瓣电影
3.3.1 确定目标
3.3.2 通用思路
3.3.3 寻找链接
3.3.4 代码实现
3.3.5 补充内容

第4章 存储数据
4.1 使用XAMP搭建Web环境
4.1.1 Web环境
4.1.2 偏好设置
……

第5章 静态可视化
第6章 自然语言理解
第7章 Web基础
第8章 Web进阶
第9章 动态可视化
第10章 机器学习
第11章 深度学习
第12章 数据的故事

《Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版）》 一、 时代浪潮与数据洪流：为何我们需要全栈数据工程师？ 我们正身处一个数据爆炸的时代。从社交媒体上的每一次互动，到物联网设备产生的海量传感器信息，再到企业内部运行产生的各种业务数据，数据已经渗透到现代社会和商业运作的方方面面。如何从这些纷繁复杂的数据中提取有价值的洞察，驱动决策，优化流程，甚至创造全新的商业模式，成为了衡量一个组织竞争力的关键。 数据科学家、数据分析师、机器学习工程师等角色应运而生，他们专注于数据驱动的创新。然而，一个完整的“数据价值链”远不止于此。从数据的采集、清洗、存储，到数据的分析、建模、部署，再到最终的业务应用和系统的支撑，每一个环节都至关重要。在很多场景下，我们需要的不再是孤立的某个环节的专家，而是能够贯穿整个数据生命周期的“全栈”人才——全栈数据工程师。 全栈数据工程师，如同一个技艺精湛的“数据魔术师”，他们不仅精通数据分析和建模的艺术，更能理解和驾驭底层的数据基础设施，能够独立或协同完成从数据源的对接、数据的ETL（Extract, Transform, Load）处理，到构建可扩展的数据仓库和数据湖，再到开发和部署数据驱动的应用，甚至能够参与到与业务方沟通，将数据洞察转化为可落地的解决方案。他们是连接数据与价值的桥梁，是驱动数字化转型的核心力量。 二、 Python：全栈数据工程师的“瑞士军刀” 在众多技术栈中，Python之所以成为全栈数据工程师的首选语言，并非偶然。它以其简洁的语法、丰富的生态系统和强大的社区支持，为数据工作的方方面面提供了无与伦比的便利。 易学易用，快速原型开发： Python清晰的代码结构和极低的入门门槛，使得开发者能够快速上手，专注于解决实际问题，而非纠结于复杂的语法。无论是数据科学家进行探索性数据分析，还是工程师构建数据 pipelines，Python都能加速开发进程。 海量的数据科学与工程库： Python拥有一个庞大而活跃的生态系统，为数据工程师提供了几乎所有必要的工具。 数据处理与分析： NumPy（数值计算）、Pandas（数据分析与处理）是进行结构化数据操作的基石，能够高效处理表格数据，进行清洗、转换和初步分析。 数据可视化： Matplotlib、Seaborn、Plotly等库提供了丰富多样的可视化工具，帮助我们直观地理解数据分布、趋势和模型结果。 机器学习与深度学习： Scikit-learn（通用机器学习算法）、TensorFlow、PyTorch（深度学习框架）是构建预测模型、分类模型、回归模型以及更复杂深度学习网络的强大武器。 数据工程与ETL： Apache Spark（分布式计算）、Dask（并行计算）、Airflow（工作流调度）等工具，使得处理大规模数据集和构建复杂的数据管道成为可能。 Web开发与API： Flask、Django等Web框架，让数据工程师能够构建数据服务的API，将数据洞察集成到Web应用中，或者搭建数据可视化仪表盘。 数据库交互： SQLAlchemy（ORM）等库，可以方便地与各种关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）和NoSQL数据库（如MongoDB）进行交互。 跨平台与灵活性： Python可以在Windows, macOS, Linux等多种操作系统上运行，并且能够轻松集成到现有的IT基础设施中。其灵活性使其适用于从小型脚本到大型企业级应用的各种场景。 三、 本书特色：从零到一，打造你的全栈数据能力 《Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版）》旨在为你提供一条清晰、系统且实用的学习路径，帮助你掌握成为一名优秀全栈数据工程师所需的核心技能。本书不仅仅是技术的堆砌，更注重将技术融入实际的数据工作流程，让你能够真正理解“为何而学”以及“如何应用”。 1. 系统化的知识体系构建： 本书将带领你从Python基础知识出发，循序渐进地深入到数据工程、数据分析、机器学习和数据应用开发的各个环节。我们不回避任何一个关键技术点，确保你能够建立起一个扎实且完整的知识体系。 Python核心语法与进阶： 扎实的Python基础是构建一切数据能力的前提。我们将详细讲解Python的核心概念，包括数据类型、控制流、函数、面向对象编程，以及一些进阶主题，如装饰器、生成器、异步编程等，为你打下坚实的编程基础。 数据处理与清洗的艺术： 真实世界的数据往往是“脏”的。本书将深入讲解如何使用Pandas和NumPy高效地进行数据加载、清洗、转换、合并、去重等操作，让你掌握处理各种复杂数据场景的技巧。 数据可视化驱动洞察： 掌握数据可视化技术，能够将枯燥的数据转化为直观的图表，是有效沟通和发现模式的关键。我们将学习如何使用Matplotlib, Seaborn, Plotly等库创建高质量的静态和交互式图表，并理解不同图表类型适用的场景。 构建高效数据管道： 数据工程是全栈数据工程师的另一大核心竞争力。你将学习如何使用SQL进行数据库查询优化，理解数据仓库和数据湖的设计理念，并掌握使用Airflow等工具来构建、调度和监控复杂的数据ETL流程。 机器学习基础与实战： 从基本的概念到主流的算法，本书将带你深入理解监督学习、无监督学习、模型评估与选择等核心机器学习知识。你将学习如何使用Scikit-learn来实现常见的机器学习任务，并理解模型的工作原理。 深度学习的入门与应用： 随着深度学习的蓬勃发展，理解其基本原理和应用场景也日益重要。我们将介绍神经网络的基本结构，以及如何使用TensorFlow或PyTorch构建和训练简单的深度学习模型，为后续更复杂任务打下基础。 构建数据驱动的应用： 掌握Web开发技术，能够将数据分析结果以API或Web应用的形式呈现出来，是全栈数据工程师的价值体现。我们将学习如何使用Flask或Django搭建简单的Web服务，实现数据接口的开发，或构建交互式数据仪表盘。 2. 注重实战的教学模式： 理论与实践相结合是本书的核心教学理念。我们坚信，只有通过亲手实践，才能真正掌握技术，并解决实际问题。 丰富的代码示例： 每一个重要的概念和技术点都配有清晰、可运行的代码示例，方便你理解和模仿。 案例驱动的学习： 本书将围绕一系列真实或模拟的业务场景，引导你一步步完成数据采集、处理、分析、建模、部署的全过程。例如，你可能会参与一个电商平台的销售数据分析项目，或者构建一个用户行为预测系统。 动手练习与挑战： 每章结束后，我们都会为你设计精心设计的练习题和挑战任务，鼓励你独立思考和动手实践，巩固所学知识，并锻炼解决问题的能力。 视频讲解的辅助： 本书的“视频讲解版”提供了更加直观、生动的学习体验。你可以通过观看视频，更清晰地理解复杂的概念，并跟着老师一起敲代码，将理论知识转化为实践能力。视频讲解将作为本书内容的有力补充，帮助你克服学习中的难点。 3. 贯穿始终的“全栈”思维： 与仅仅专注于某个细分领域不同，本书始终强调“全栈”的视角。这意味着： 理解数据生命周期： 你将学会如何从数据的源头开始，到数据产生价值的最终环节，全面地思考和规划整个数据工作流程。 技术栈的整合应用： 我们不仅仅是学习零散的工具，更重要的是理解这些工具如何协同工作，如何在一个统一的解决方案中发挥作用。例如，如何将Pandas处理的数据流式地传输到Spark进行分布式计算，如何将机器学习模型封装成Web API供前端调用。 数据与业务的连接： 技术最终是为了服务于业务。本书将引导你思考如何将数据分析的结果转化为业务洞察，如何通过技术手段解决实际的业务问题，并与业务方进行有效沟通。 四、 谁适合阅读本书？ 初学者： 对数据科学、数据工程、人工智能感兴趣，希望系统学习Python并将其应用于数据领域的入门者。 在校学生： 计算机科学、统计学、数学、工程学等相关专业的学生，希望为未来的职业生涯打下坚实的数据技术基础。 IT从业者： 软件工程师、后端开发工程师、数据库管理员等，希望转型为数据领域，扩展技术栈的专业人士。 业务分析师、产品经理： 希望提升数据分析和运用能力，更深入地理解和驱动数据驱动的决策。 希望提升技能的数据相关岗位： 数据分析师、BI工程师等，希望拓展数据工程、机器学习等技能，向全栈方向发展的专业人士。 五、 结语：开启你的数据工程师之旅 在数字化浪潮席卷的今天，掌握全栈数据工程能力，意味着你拥有了驱动创新、解决复杂问题、创造无限价值的强大武器。本书是你踏上这段精彩旅程的理想起点。跟随我们的步伐，利用Python的强大力量，系统地构建你的数据技能，最终成为一名游刃有余的全栈数据工程师。让我们一起，用数据，改变未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字“Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版）”给我一种非常实在和充满希望的感觉。我一直觉得想成为一名优秀的数据工程师，光靠零散的知识点是不够的，需要一个系统性的学习框架和指导。这本书的“全栈”概念，让我看到了一条通往全面掌握数据工程各个环节的道路，从数据采集、存储、处理、分析，到最终的部署和运维，这些都是我希望能够精通的领域。“养成攻略”则进一步强调了它不仅仅是知识的搬运工，更像是一个能够引导我成长、塑造我能力的手册，它应该会包含很多实际操作的技巧、解决问题的思路，以及一些我认为非常重要的“套路”。更何况，它还是“视频讲解版”，这对我的学习方式来说简直是福音。我总是觉得，看视频学习编程和技术，比纯粹的文字更直观，更容易理解，也更容易跟着练习。我可以想象，在观看视频时，能够同步看到代码的编写、工具的使用，甚至是一些调试的过程，这将大大提升我的学习效率和学习乐趣。这本书的出现，让我看到了一个清晰且可行的学习方向，让我对未来的职业发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉就是名字起得真贴切，叫做“Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版）”，简直就是把我的学习诉求一下子概括了出来。我一直在寻找一本能够系统性地指导我从零开始，逐步掌握Python在数据工程领域所有关键技能的书籍。所谓的“全栈”，对我来说，意味着不仅仅要懂数据分析和机器学习模型，更要能够理解整个数据生命周期，包括数据的获取、清洗、存储、处理、可视化，以及最终如何将模型部署到生产环境中。这种全面的掌握能力，是我非常渴望拥有的。而“养成攻略”这个词，让我感觉这本书不是那种死板的技术手册，而是会包含很多实用的技巧、最佳实践，以及解决实际问题的思路，就像一个经验丰富的导师在一步步地带领我学习成长。更何况还有“视频讲解版”的加持，我立刻就能想象到，在学习过程中，遇到难以理解的概念时，可以随时暂停，回放视频，跟着操作，甚至可以直接看到书中的代码是如何运行起来的。这无疑会大大降低学习的门槛，提高学习的效率。这本书的出现，让我对未来能够成为一名独立且强大的数据工程师充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对编程略有了解，但又渴望深入数据领域的人来说，“Python全栈数据工程师养成攻略”这个书名简直是为我量身定做的。我一直觉得Python在数据科学和工程领域扮演着核心角色，而“全栈”则意味着我不仅能掌握数据处理、分析、建模，还能触及到数据采集、存储、部署等更广泛的范畴。这正是我所追求的目标，我希望成为一个能够独立完成数据项目全流程的工程师。这本书的“养成攻略”性质让我对其内容充满期待，它应该不仅仅是技术的堆砌，更是一种思维方式和工程实践的培养。我尤其看重“攻略”二字所代表的指导性和实用性，期望这本书能够提供清晰的学习路线图，分解复杂的概念，并通过实际案例演示如何将理论知识转化为可操作的解决方案。视频讲解版的设置更是锦上添花，对于我这种视觉型学习者而言，能够直观地看到代码的编写过程、工具的配置方法，以及问题的排查思路，远比枯燥的文字描述来得更有效。我希望这本书能成为我学习道路上的一盏明灯，指引我披荆斩棘，最终达成成为一名优秀全栈数据工程师的目标。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有吸引力，“Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版）”，光是这个名字就让人觉得内容一定非常扎实，而且“视频讲解版”更是让人眼前一亮，毕竟现在很多知识的学习都离不开直观生动的视频辅助。我之前一直对数据领域很感兴趣，但又苦于不知从何入手，特别是涉及到“全栈”这个概念，总觉得它涵盖的范围很广，需要掌握很多技术栈。这本书的标题正好击中了我的痛点，它承诺的是一条“养成攻略”，这暗示了这本书不是简单地罗列知识点，而是会有一个循序渐进的学习路径，从基础到进阶，一步步帮助读者成长为一名合格的全栈数据工程师。尤其是“攻略”二字，让我联想到会提供很多实用的技巧、方法论，甚至是一些“秘籍”，能够帮助我少走弯路，高效地掌握所需的技能。再加上视频讲解，我完全可以想象在学习过程中，跟着老师一步步操作，解决遇到的问题，这种学习方式对我来说是最有效的。我期待这本书能真正地为我打开数据工程的大门，让我能够 confidently 地构建和管理复杂的数据系统。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据领域充满好奇，特别是Python作为一门强大的编程语言，在数据科学和工程方面的应用更是吸引着我。而“Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版）”这个书名，一下子就抓住了我的目光。“全栈”意味着它将覆盖数据处理、分析、建模，到后端开发、数据库管理等广泛领域，这正是我希望全面提升自己技能的目标。我理解“养成攻略”不仅仅是知识的罗列，更是关于如何构建知识体系，如何解决实际问题的指导，它强调的是一个循序渐进、系统培养的过程，这对于想要扎实掌握技能的我来说至关重要。我期待这本书能够提供一条清晰的学习路径，让我能够从基础概念逐步深入到高级应用，并且通过丰富的案例，让我能够理解理论在实际中的应用。而“视频讲解版”的承诺，则让我看到了学习的便利性和高效性。我非常看重能够通过视频直观地学习技术操作，这样可以避免很多因为文字描述不清而产生的困惑，也能更快地掌握编程技巧和工具的使用方法。总而言之，这本书给我一种“一本到位”的感觉，是我通往数据工程师之路的理想选择。

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看了一点，还不错啦。。。

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正品好货，物美价廉，物流迅速。

评分☆☆☆☆☆

这本书垃圾的要死，讲的东西很差

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